[发明专利]一种基于目标检测的图像隐私保护方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于目标检测的图像隐私保护方法，包括步骤：指定图像采集场景中需要保护的隐私目标对象，确定图像采集场景中需要保留的隐私目标对象；构造用于目标检测模型训练的数据集；训练得到一个动态拓展检测能力的目标检测模型；对图像进行检测，得到隐私目标集合；检测图像中需要保留的隐私目标对象；对检测出的隐私目标对象和需要保留的隐私目标对象的差集进行模糊化处理。本发明还公开了一种基于目标检测的图像隐私保护系统，包括：初始化模块、图像收集和标注模块、离线模型训练模块、隐私目标检测模块、保留目标检测模块、隐私保护模块。本发明在保护图像隐私的同时，保证了视觉群体感知应用的正常使用。

技术领域

本发明属于计算机领域，特别涉及一种基于目标检测的图像隐私保护方法和系统。

背景技术

近年来，智能手机设备得到快速发展，其嵌入的智能传感器设备越来越丰富。为充分应用广大用户手中移动手机设备的计算能力和感知能力，移动群体感知技术被提出，并越来越受到广大研究者以及用户的重视和欢迎。移动群体感知技术是一种新颖的分布式的问题解决模型，其主要思路，是以携带移动终端设备的大量普通用户作为感知节点，通过移动互联网连接用户，使用户间接地进行协作，实现感知任务的分配与感知数据的收集，从而完成大规模的、多维度的、复杂的现实感知任务。其中视觉群体感知是移动群体感知的一个重要子领域，其特指通过移动群体感知技术收集特定图像或者视频材料用于完成某种决策的一类移动群体感知应用。但是该技术在服务用户的同时，收集的图像和视频也可能泄露用户或者其他无感人员的隐私，存在安全隐患，需要一种方法在确保技术正常使用的同时，保护图像的隐私不被泄露.

目前，还没有针对视觉群体感知应用中采集的图片进行隐私保护的有效方法。现有的图像隐私保护的相关工作主要集中在图像分享应用领域，其主要方法为：通过识别图像中的部分隐私实体并通过加密处理以及访问控制的方法保护图像隐私；另一种主要的方法是通过深度学习技术，对图像是否涉及隐私泄露进行判断，并提供隐私保护建议。

如果利用以上的方法在视觉群体感知应用中进行隐私保护，其缺点：一是缺乏动态可拓展性，无法动态更新隐私保护的内容；二是缺乏细粒度的隐私保护能力，无法保证视觉群体感知技术的正常使用。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于目标检测的图像隐私保护方法及系统，此方法及系统在保护图像隐私的同时，保证了视觉群体感知应用的正常使用，另外也具备动态更新隐私保护内容的能力。

本发明通过以下技术方案予以实现上述目的：

一种基于目标检测的图像隐私保护方法，该方法包括如下步骤：

指定图像采集场景中需要保护的隐私目标对象，确定图像采集场景中需要保留的隐私目标对象；

收集包含隐私目标的图像，并进行边框和类别标注隐私，构造用于目标检测模型训练的数据集，作为离线模型训练的训练集；

使用增量学习的方法并利用已标注图像训练目标检测模型，最终得到一个动态拓展检测能力的目标检测模型，持续地为隐私目标检测模块提供合适的目标检测模型；

使用训练好的目标检测模型对图像进行检测，得到涉及隐私的图像目标及其位置，构成隐私目标集合；

检测图像中需要保留的隐私目标对象；

对检测出的隐私目标对象和需要保留的隐私目标对象的差集进行模糊化处理。

进一步地，所述指定图像采集场景中需要保护的隐私目标对象的依据为：

根据实际应用场景需求以及公民隐私信息安全保护相关法律法规约束，将涉及泄露公民隐私的一类或者多类实体，指定为需要保护的隐私目标对象。

进一步地，所述的确定图像采集场景中需要保留的隐私目标对象的依据为：